CN106030272A - 使用爆震数据的发动机管理方法 - Google Patents

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Abstract

一种计算机实现的平台，可包括：被配置为使用爆震强度数据来管理发动机的硬件和软件。可以使用来自多个燃烧循环的爆震强度来估计爆震强度的统计分布。可以使用爆震强度的分布来确定描述性统计，该描述性统计可以表示发动机的调整状态。可以将所计算的描述性统计与所期望的描述性统计(例如，其代表在发动机的期望调整状态期间的运行)进行比较。可以使用所计算的爆震强度分布与所期望的爆震强度分布之间(例如，所计算的DS与所期望的DS之间)的偏差来调整发动机的控制参数。可以在发动机范围内进行调整。可以逐个汽缸进行调整。

Description

使用爆震数据的发动机管理方法
技术领域
本发明总体涉及发动机管理。
背景技术
可以对发动机进行“调整”以影响其性能。最佳调整(并且通过扩展，发动机性能)通常需要相互冲突要求的组合。通常期望高输出(例如，高转矩、高功率和高效率，低排放和低燃料消耗)，但不会达到破坏或以其它方式折损发动机或环境，或者危及用户的程度。输出和安全性的期望组合通常需要寻找在“欠调整”状态(低输出，但安全性高)与“过调整”状态(高输出，但可能造成损坏)之间的最佳调整。
发动机运行状况可能会影响性能。在运行状况内，安全运行通常与受控燃烧(例如，来自通过火花塞或燃料喷射而点燃的燃烧前缘)相关联。“高输出”运行状况往往增大了以爆震为例的不受控燃烧的可能性。
可以使发动机“过调整”到引起频繁和/或激烈爆震的程度。爆震(或爆声、轻微爆震、爆轰)是在汽缸内发生不受控爆炸的燃烧事件。典型的爆震包括在受控燃烧区域之外(例如，在火焰前缘的前方)的燃料/空气混合物的容器的瞬时爆燃。在容器的周围产生局部冲击波，并且汽缸压力可能会大幅上升。低强度或“柔和”的爆震未必是有害的。然而，如果发动机运行过于“安全”(例如，与爆震变成有害的条件相差太远)，则发动机性能可能会降低、燃料消耗可能会增加、并且/或者排放可能会增加。高强度或“剧烈”爆震可能会造成损坏，尤其是如果频繁地重复则可能会造成损坏。在极端情况下，可能会损坏或毁坏发动机部件。
最佳的发动机管理通常需要对爆震进行管理，并且更具体地需要对发动机进行控制以保持适当强度的爆震的“合适数量”。改进的爆震检测和发动机管理系统将会在低性能的“欠调整”状态与可能造成损坏的“过调整”状态之间的期望调整状态下改进运行。
发明内容
各种方面提供了使用爆震强度数据来管理发动机的系统和方法。可以确定在运行窗口中(例如，经过一段时间)爆震强度的分配。可以将所观测的爆震强度分布与所期望的爆震强度分布(例如，来自理想运行的发动机)进行比较。可以使用所观测的分布与所期望的分布之间的偏差来调整发动机的控制参数(例如，将发动机调整回到优选的运行状况或“调整状态”)。
计算平台可以包括计算硬件，该计算硬件具有与处理器和存储器耦接的计算机可读的非暂态存储介质，其中，该处理器被配置为与传感器和发动机控制系统进行通信，该发动机控制系统被配置为使发动机运行(例如使发动机保持在期望的调整状态)。传感器可以被配置为感测在燃烧循环期间发动机的一个或更多个汽缸内的爆震。存储介质可以具有其上所包含的指令，处理器能够执行所述指令以执行在存储器中所存储的方法，该方法包括：识别至少三个、五个、十个、二十个、五十个、100个、1000个、10000个燃烧循环的窗口；测量窗口内的至少多个燃烧循环中的每个燃烧循环的爆震强度；计算描述性统计(DS)，该DS描述了所测量的爆震强度的统计分布；将所计算的DS与所期望的DS(例如，其代表所期望的爆震强度分布)进行比较；并且当所计算的DS与所期望的DS偏离(例如，偏离量大于阈值)时，调整发动机的控制参数。阈值可以足够大以考虑噪声或其他错误，并且足够小以促使在性能显著削弱之前对调整状态的“重新调整”。
可以定期地执行发动机调整。在一些情况下(例如，利用PID(比例、积分、微分)控制)，调整可以是基本连续的。某些实施例包括计算平台。一些实施例包括计算平台以及一个或更多个传感器。一些实施例包括计算平台(并且任选地包括一个或更多个传感器)，该计算平台耦接到发动机(例如，其具有一个、两个、三个、四个、六个、八个、十二个或甚至十六个汽缸)。
发动机可以包括一个或更多个汽缸，并且爆震强度数据可以包括来自一个和/或更多个汽缸的测量值。控制参数可以包括点火定时、燃料喷射定时、燃料喷射量、燃料喷射的次数(按照给定的燃烧循环)、向汽缸递送的燃料的量、阀门定时以及在燃烧循环期间阀的位置(其可以控制压缩比)中的至少一个。
在一些实施例中，发动机包括至少第一汽缸和第二汽缸(第一汽缸和第二汽缸可以具有他们自己的传感器，或者可以由相同的传感器来感测)。该方法可以包括计算第一汽缸的第一DS和第二汽缸的第二DS。可以将第一DS与(第一汽缸的)期望第一DS进行比较，并且可以将第二DS与(第二汽缸的)期望第二DS进行比较。可以计算总计DS，该总计DS包括每个实际的DS与其各自期望的DS之间的偏差。可以响应于总计DS与所期望的总计DS之间的偏差来调整控制参数。在一些情况下，在燃烧循环的第一窗口上计算第一DS，并且在燃烧循环的第二窗口上计算第二DS。在一些实施例中，燃烧循环的第一窗口用于第一汽缸，并且燃烧循环的第二窗口用于第二汽缸。第一窗口和第二窗口可以重叠(或者甚至在相同的时间段上)。第一窗口和第二窗口可以是分离的(例如在独立的时间段上)。第一窗口和第二窗口可以重叠。第一窗口可以与第二窗口具有相同或不同数量的燃烧循环。
所观测的DS与所期望的DS之间的偏差可以触发对调整状态的调整(例如，经由对一个或更多个控制参数的调整)。控制参数的调整的量值可以取决于所观测的DS与所期望的DS之间的偏差的量值。在一些情况下，所观测的DS与所期望的DS之间的偏差可以触发警报信号(例如，通知数据)。当控制参数的值超过阈值时，可以触发警报。警报可以通知用户和/或启动安全程序(例如，关机、减少节流(dethrottling)、使停止运行)。
计算DS可以包括：确定所观测的爆震强度分布与所预期的爆震强度分布之间的差异。所预期的分布可以经过相同数量的燃烧循环(与所观测的爆震强度的窗口相比)。所预期的分布可以经过燃烧循环的较大窗口(例如，“理想”或“完美”的爆震强度分布)和/或较小窗口。
在实施例中，使用(例如所观测的和所期望的)汽缸特定的爆震强度数据来管理发动机(包括多个汽缸)中的每个汽缸。在实现方式中，每个汽缸具有它自己的传感器(例如离子传感器)及其自己所期望的爆震强度分布(例如，基于其历史响应和/或基准数据)，并且经过燃烧循环的窗口(涉及所有汽缸)，针对每个汽缸计算所期望的DS与所观测的DS的比较。可以响应于该汽缸的爆震强度分布(与所期望的爆震强度分布)的具体偏差来调整每个汽缸的一个或更多个控制参数。
爆震强度分布可以被表示为燃烧事件的组(“仓(bin)”)的直方图，其中，仓中的事件具有相似的爆震强度(即，在仓的代表性爆震强度的上限与下限内)。(仓的)直方图可以表示在运行窗口中所观测的爆震强度分布。仓可以包括一范围内的所观测的爆震强度，其中，所述一范围内的所观测的爆震强度被组合在一起成为具有代表性的或“典型的”爆震强度的“仓”(例如，多个仓的平均爆震强度)。仓可以具有介于仓的上限强度与下限强度(或任一限值的强度)之间的中间位置的代表性爆震强度。直方图可以包括至少两个仓，这包括至少三个、四个、五个、七个、或九个仓。直方图可以具有少于1000个仓，这包括少于100个仓，包括少于10个仓。优选的分布具有3个至15个仓，这包括5个至10个仓。
可以使用(例如如由直方图表示的)爆震强度数据的窗口来计算关于该窗口的DS。(例如基于在运行窗口期间所观测的爆震强度)计算DS可以包括：确定位于或接近平均爆震强度仓(例如，该仓包括所述分配的平均爆震强度)的仓中的爆震数量。计算DS可以包括：确定在发生了最大数量的爆震的仓中的多个爆震数量。DS可以包括爆震强度的范围或子集(例如，处于高强度和/或低强度)。示例性子集包括在最低的5％的爆震强度仓中的爆震数量、在5％与20％之间的最低爆震强度的仓中的爆震数量、在最高的40％的爆震强度仓、最高的60％的爆震强度仓或者甚至最高的80％的爆震强度仓中的爆震数量。DS可以包括仓的子集中的爆震数量。DS可以不包括这样的爆震强度仓，这样的爆震强度仓具有独立于调整状态的相似数量的爆震(例如，通常所观测的爆震强度的子集)。DS可以包括加权函数(例如，根据这些仓的爆震强度值来对不同的仓或仓的子集进行加权)。DS可以包括数个其他DS的函数(例如，针对爆震强度的数个不同子集所计算的DS的和)。DS可以包括：确定其中发生了至少一次爆震的多个爆震强度仓。DS可以包括爆震强度分布的统计表示，诸如窗口的平均爆震强度、窗口中的爆震强度的标准偏差以及窗口中的爆震强度的偏离。
DS可以包括：确定大于与平均爆震强度相关联的爆震强度仓和具有最大数量的爆震的爆震强度仓中的至少一者至少20％、优选地至少100％、优选地至少200％的爆震强度仓处的爆震数量。这样的DS可以代表分布的偏差或扩散。
计算DS可以包括：向运行窗口应用“遗忘因子”。遗忘因子可以以如下方式来对爆震强度分布进行加权：向最近的爆震事件分配较大的权重，而对过去已久的爆震事件分配较小的权重。
本说明书通过引用合并2013年11月25日提交的美国临时专利申请第61/908,189号。本说明书要求2014年11月24日提交的案卷号12669,1000的标题为“Measurement ofKnock Intensity”的PCT专利申请第PCT/EP2014/075403号的优先权并且通过引用而合并，该申请也要求美国临时专利申请第61/908,189号的优先权。可以将本文中所描述的系统和方法与在上述申请中所公开的系统和方法结合使用，并且反之亦然，加以必要的变更。
附图说明
图1是根据一些实施例的发动机的示意图；
图2是根据某些实施例的平台的数个示例性部件的示意图；
图3A和图3B示出了根据一些实施例的代表性爆震现象；
图4示出了根据一些实施例的在运行期间在数个不同的调整状态下的爆震强度r(k)的代表性变化；
图5A至图5C示出了根据一些实施例的关于数个调整状态的直方图；
图6A和图6B示出了根据一些实施例的爆震强度分布的代表性偏差；
图7A至图7B示出了根据一些实施例的不同分组协议(binning protocol)；
图8示出了根据一些实施例的用于管理发动机的方法。
具体实施方式
提供了使用爆震强度数据来进行发动机管理的系统和方法。可以使用传统的传感器和/或方法(例如相比于阈值的单次测量)来估计爆震强度。可以使用在上述的2014年11月24日提交的PCT专利申请第PCT/EP2014/075403号中所公开的系统和/或方法来估计爆震强度(例如，通过使用多个爆震指示器来确定爆震强度)。可以使用传统的方法来估计爆震强度。
可以使用来自先前燃烧循环的爆震强度的统计分布来计算描述性统计(DS)。DS可以代表并且/或者用于估计发动机的调整状态。可以使用所计算的DS(基于当前的观测值)与所期望的DS(与期望调整相关联)之间的差异来调整发动机的调整。可以通过与发动机运行(例如定时、加燃料、压缩)相关联的一个或更多个控制参数来调整调整。可以通过在历史燃烧循环的移动窗口上计算DS来持续地监测DS(并且如果需要则对DS进行调整)。该窗口可以结合“遗忘因子”，与很久之前的燃烧事件相比，该遗忘因子对较新的燃烧事件加权较多。
各种实施例包括可以在平台上执行的计算机实现方法，该平台包括计算硬件和用于该硬件的软件指令。可以使用新的硬件来实现一些方法。一些实现可以使用现有硬件，用新软件使现有硬件用户化来创建新的机器。本文中所描述的各种方法可以通过本文中所述的平台来实现。
图1是根据一些实施例的发动机的示意图。系统100包括发动机101，该发动机101具有一个或更多个汽缸110，每个汽缸110具有各自的活塞115。进气阀117向汽缸110提供空气(可选地与燃料混合)。排气阀118允许燃烧产物离开汽缸110。可以以电磁和/或机电方式来致动阀。可以通过凸轮轴(未示出)、摇臂(未示出)和/或其他致动器(例如压电致动器、电磁致动器，未示出)来致动阀，以便相对于活塞115在汽缸110中的上止点(TDC)来调整阀定时。可以致动阀以调节阀位置(例如阀被打开的量)。可以将阀致动用于调整压缩。
可以间接地注入燃料(例如，使用与进气口或节流阀体(未示出)流体连通的端口燃料喷射器119)，并且可以使燃料与进入的空气混合并经由进气阀117将燃料输送到发动机。在一些实施例中，直接喷射器119'可以将液体燃料(例如柴油、汽油、压缩天然气、液态丙烷)直接注入(例如喷射)到汽缸110中。一些实施例包括间接喷射器119和直接喷射器119'二者。喷射器可以注入一次或更多次燃料喷射(例如，相对于曲柄角在不同时间进行燃料喷射)。
一个或更多个传感器130可以提供用于计算汽缸内爆震强度的数据。爆震强度r(k)可以表示在特定燃烧循环(k)期间爆震事件的严重度(例如，在爆震事件期间所释放的能量)。传感器130可以(例如通过在汽缸内测量压力、使用离子电流等)监测汽缸内的状况。传感器130可以包括离子电流传感器，该离子电流传感器可以与火花塞集成一体。传感器130可以在汽缸的外部(例如，在发动机汽缸上的声传感器)。一些实施例具有与(例如多汽缸发动机的)单个汽缸和/或发动机101的另一部分(例如发动机体，未示出)相关联的传感器。一些多汽缸发动机在每个汽缸上均具有传感器。传感器130可以包括(例如在不同位置处的)多个传感器，即包括汽缸内传感器和汽缸外传感器、和/或数个汽缸内传感器和/或数个汽缸外传感器。传感器可以被定位在与汽缸的中心相距不同距离的位置处。传感器可以被定位在相对于进气阀117和/或排气阀118的不同位置处。传感器可以被定位在汽缸盖和/或发动机体中。一些实施例利用来自单个传感器的数个爆震指标(例如，与汽缸内压力对时间相关联(例如相对于TDC)的傅立叶变换的带通滤波的信号的不同频带)。一些实施例利用从数个不同的传感器接收到的爆震指标。
在示例性实施例中，传感器130包括离子传感器，该离子传感器可以包括火花塞，该火花塞可以与耦接到发动机控制系统的用于发动机的点火系统(未示出)集成。火花塞可以感测随着时间的离子电流，所述离子电流可能与仓中的压力相关。可以将所感测的离子电流变换到频域，并且可以选择一个或更多个频带(例如基波、谐波等)。可以使用频带中的信号的量值来计算爆震强度。在一些情况下，使用与两个或更多个爆震强度频带中的每一个相关联的概率分布函数(PDF)。对于给定的坐标(在爆震指标空间y(i,k)中)，可以计算(爆震强度的)数个频带的概率密度，并且(在该坐标处)具有最高概率密度的频带可以限定该坐标的燃烧事件的爆震强度。
传感器130与平台120进行通信，该平台120可以包括被配置为监测传感器的计算硬件和软件，并且平台120还可以(例如经由与未示出的发动机控制系统的通信)监测发动机运行。平台120可以与发动机控制系统150进行通信(并且/或者可以与发动机控制系统150集成)，该发动机控制系统150可以(例如使用来自传感器130的数据)控制发动机101。发动机控制系统150可以包括计算平台(例如处理器、存储器、存储介质和所存储的可由处理器执行的指令)，该计算平台被配置为控制发动机101。
发动机控制系统150可以经由(除其他外)对一个或更多个控制参数进行调整来控制发动机101。控制参数可以包括点火定时(例如针对火花点火发动机)。控制参数可以包括燃料喷射定时(例如，喷射的次数，喷射的定时、燃料量)，即可以将燃料注入到进气阀117的端口上游(例如，经由间接喷射器119)和/或直接注入到喷射器110中(例如，经由直接喷射器119')。控制参数可以包括被输送到汽缸110的燃料的量。控制参数可以包括一个或更多个阀117、118的位置和/或一个或更多个阀117、118的定时。可以使用阀位置或定时(相对于TDC)来控制汽缸110内的压缩、(流入或流出汽缸110的气体的)漩涡特性、废气再利用的量等。
发动机控制系统150可以接收对输出的需求(例如转矩、功率)，并且控制发动机101以(例如通过由活塞115驱动的曲轴(未示出))响应该需求。根据在燃烧循环期间发动机运行时的一组控制参数，一个或更多个运行状况可以表征与满足功率需求相关联的一组运行变量(例如负荷、速度、点火定时、喷射定时、阀定时、BMEP(制动平均有效压力)等)。opcondition(k)可以是描述在燃烧循环(k)期间发动机101的运行状况的一组控制参数，并且可以包括负荷、速度和/或环境数据。
下表描述了用于某些实施例的注释。
表格1
图2是根据某些实施例的平台的数个示例性部件的示意图。平台(例如120)可以包括硬件(例如处理器、存储器、存储装置等)和软件(例如在存储器中所存储的并能够由处理器执行以执行方法的指令)。平台120可以包括服务器(例如网络服务器、应用服务器、数据库服务器等)并且/或者与该服务器进行通信。平台120可以包括或向用户设备提供图形输入和/或音频输出。平台120可以被配置为从用户设备接收输入。在某些配置中，用户设备通过网络使用标准网际协议(IP)来与平台120进行通信，并且可以使用一个或更多个IP地址。在一些情况下，通信可以包括加密信息。
在示例性的实施例中，平台120包括各种硬件部件，其包括处理器210、存储器220、存储装置230、输入/输出(I/O)接口240、通信网络接口250以及显示接口260。这些元件通常可以经由系统总线270连接在一起。平台120可以经由通信总线280(例如与发动机控制系统150)通信。在一些实施例中，平台120包括并且/或者被配置为控制视频卡和/或显示装置(未示出)。
处理器210可以被配置为执行指令。在一些实施例中，处理器210包括能够处理可执行指令的集成电路或任意处理器。在一些实施例中，处理器210可以包括高速缓存、多核处理器、视频处理器及/或其他处理器。处理器210可以包括可编程逻辑控制器(PLC)。
存储器220可以是被配置为存储数据的任意存储器。存储器220的示例包括计算机可读非暂态存储介质，其可以包括被配置为存储可执行指令的任意介质。例如，存储器系统220可以包括但不限于存储设备如RAM、ROM、MRAM、闪速存储器和/或存储器。
某些配置包括作为平台120的一部分的存储装置230。在其他配置中，存储装置230可以被远程地实现为例如位于远端的数据库(未示出)的一部分。存储装置230可以是被配置为接收、存储和提供数据的任意存储装置。存储装置230还可以包括计算机可读存储介质诸如闪速存储器、硬盘驱动器、光盘驱动器和/或磁带。存储装置230可以包括：被配置为保存和组织数据的数据库或其他数据结构。在一些实施例中，平台120包括呈RAM形式的存储器220以及呈硬盘驱动器和/或闪速存储器形式的存储装置230。
输入和输出(I/O)可以经由I/O接口240来实现，该I/O接口240可以包括与各种位于远端的设备诸如用户设备和/或发动机控制系统进行对接的硬件和/或软件。在一些实施例中，I/O接口240可以与本地键盘、鼠标、指针进行交互等。
通信网络接口250可以与各种用户设备进行通信，并且这样的通信可以包括网络诸如局域网、广域网和/或互联网的使用。通信网络接口250可以支持串口、并口、USB、火线、以太网和/或ATA通信。通信网络接口250还可以支持802.11、802.16、GSM、CDMA、EDGE以及各种其他无线通信协议。
显示接口260可以包括用于控制显示装置(诸如LED显示器、OLED显示器、CRT、等离子显示器等)并且/或者与该显示装置进行通信的任何电路。在一些配置中，显示界面260包括视频卡和存储器。在某些配置中，用户设备可以包括视频卡和图形显示，并且显示接口260可以与用户设备的视频卡进行通信以显示信息。
各种部件的功能可以包括可执行指令的使用，该可执行指令可以存储在计算机可读存储介质(例如存储器和/或存储装置)中。在一些实施例中，可以将可执行指令存储在存储器220和/或存储装置230中。可执行指令可以被取回并由处理器210执行，并且可以包括软件、固件和/或程序代码。可执行指令可以由处理器执行来执行一种或更多种方法。
图3A和图3B示出了根据一些实施例的代表性爆震现象。图3A示意性地示出了来自传感器130的在单个燃烧循环(k)(的不同版本)期间的作为时间的函数的数据。非燃烧曲线300描述了在没有发生燃烧的汽缸内的(例如来自对汽缸中的气体加压的活塞的)压力。燃烧曲线310示出了在控制燃烧事件期间汽缸内的压力(无实质爆震)。爆震曲线320示出了代表性爆震响应，并且可以结合(例如与气缸内与压力波相关联的)波状特征。爆震曲线320可以包括与一个或更多个高频分量(其可以与汽缸内的共振相关联)重叠的非常低的频率分量(例如如在燃烧曲线310中的单调的频率分量)。
图3B示出了其中已对爆震曲线320进行带通滤波的示例性处理。滤波曲线322可以是爆震曲线320的带通滤波形式。带通滤波可以包括除去在传感器数据的期望范围(或频带)之外的信号分量(例如，与曲线310相关联的基线或单调响应)。
可以从滤波后的曲线322中提取用于描述爆震强度的各种数据以计算爆震强度r(k)。在一些情况下，r(k)330可以是过滤曲线322(例如在燃烧循环内的给定时间段内)的最大量值改变。在一些情况下，r(k)332可以是(例如在某一时间段上的)积分区域，其包括多个积分区域。可以使用其他方法针对给定燃烧循环计算爆震强度r(k)。然后，可以在燃烧循环的窗口上确定爆震强度。
图4示出了根据一些实施例的在运行期间在数个不同的调整状态下的爆震强度r(k)的代表性变化。针对大约500个模拟燃烧循环的窗口，图4示出了针对三种不同调整状态中的每种调整状态的所观测的爆震强度的变化(与来自三种不同调整状态的数据叠加)。点(菱形)400来自“欠调整”状态，在“欠调整”状态下发动机在低性能状态(但低损坏可能性)下运行。星410来自“期望”调整状态，该“期望”调整状态使在性能与安全性之间的权衡最优化。圆420来自“超时”状态，在“超时”状态下发动机可能会被损坏。
如在窗口之间的(所观测的爆震强度的)重叠所示，特定的调整状态可以与大范围的爆震强度相关联，并且来自一种调整状态的范围内可以与来自另一种调整状态的范围重叠。所期望的调整状态(例如产生星410)可以具有一些高强度爆震(经常与过调整状态相关联)和一些低强度爆震(经常与欠调整状态相关联)。例如，区域440示出了具有几乎相同的爆震强度的两次观测，尽管是由“过调整”调整状态得到的(区域中的)圆和由“期望”调整状态得到的(区域中的)星。
爆震可能受随机过程所影响。因此，单次爆震事件无法稳健地识别所述燃烧循环的特定调整状态。剧烈爆震的单次观测可能由“过调整”状态引起，但剧烈爆震也可能由“正确调整”或“欠调整”状态引起。
尽管单次爆震事件可能归因于任意数量的不同调整状态，但是可以使用观测窗口中的爆震强度的分布来识别特定的调整状态。可以使用所期望的分布与所观测的分布之间的偏差来调整控制参数以将发动机调整到所期望的调整状态。可以经由对运行窗口中的多个先前燃烧事件的分析来解释随机爆震过程。
可以由预期的爆震强度分布来表示所期望的调整状态。在运行期间，可以使用所观测的爆震强度分布与所期望的分布之间的偏差来指示与所期望的调整状态的偏差。响应于此偏差，可以调整一个或更多个发动机控制参数以使发动机处于所期望的调整状态。可以使用在运行窗口期间的爆震强度分布来管理发动机。在一些情况下，少数的(例如一个)数据点可表示该分布。可以使用直方图来图示示例性分布和用于描述示例性分布的数个相关数据(例如描述性统计)，其中，将数据“离散化”或“分组”以使得将具有相似爆震强度的观测一起分组到同一仓或组中，该仓被分配了代表性爆震强度。直方图生成可以减少计算时间。实施例无需要求直方图本身的生成。
图5A至图5C示出了根据一些实施例的关于数个调整状态的(在类似的运行窗口上的)直方图。图5A示出了在发动机处于“欠调整”状态的运行窗口期间的模拟爆震强度。图5B示出了在发动机处于“期望”调整状态的运行窗口期间的模拟爆震强度。图5C示出了在发动机处于“过调整”状态的运行窗口期间的模拟爆震强度。图5A至图5C将图4中的数据改变为直方图形式，从而提供了图形化的便捷方式来说明爆震强度分布之间的统计变化的差异并且说明示例性的描述性统计。通常不要求将数据实际图形化为直方图格式。
可以使用描述性统计(DS)来表示直方图和/或窗口中的爆震强度的统计分布，并且通过扩展，DS可以识别发动机的调整状态。图5A至图5C图示了数个示例性的描述性统计。DS500是(窗口中的)具有最大数量的所观测爆震的爆震强度仓。DS502可以是DS500爆震的数量。DS510可以是平均爆震强度(并且/或者是包括平均爆震强度的仓)。DS512可以是仓中的均值处的爆震数量和/或接近均值的爆震数量(例如，仓的平均是在均值的任一侧)。DS520可以是DS500的爆震强度的倍数(例如2倍、3倍、5倍、10倍、0.5倍、0.2倍)的爆震数量。在示例性图5A至图5C中，DS520是仓中的具有如下爆震强度的爆震的数量，该爆震强度是在发生最大数量(DS500)的爆震强度的5x(五倍)。对于大于1的倍数，DS520可以代表直方图的标准偏差。
DS可以包括一系列的爆震强度。DS 530可以是在一系列爆震强度仓(例如，高强度爆震的窗口)中的爆震数量。DS530可以包括多个子范围(例如DS 532、DS534、DS536)。DS540可以包括具有低强度(例如，远低于在出现最大数量的爆震的爆震强度)的一系列爆震强度(或仓)中的爆震数量。
通过选择适当的描述性统计(和/或其组合)，可以做出(例如所观测的与所期望的)统计分布之间的快速比较。爆震强度的分布可以得到DS，该DS与理想DS的偏差是调整状态需要被调整的指示。响应于这样的偏差，发动机控制系统可以调整一个或更多个控制参数(例如，点火定时、喷射定时、燃料量、阀定时、阀位置等)。随后，可以(针对理想值)对随后窗口中的爆震强度分布进行该调整效果的评估，以确保正确地调整调整。这样的系统可以提供调整状态的“闭环”控制，其中，基于移动运行窗口连续地将动态计算的DS与所期望的DS进行比较。可以使用此比较的持续结果来保持发动机的最佳调整状态。
描述性统计可以是多个爆震强度的函数和/或多个爆震强度仓的函数(例如，在多个不同爆震强度的每个爆震强度处的所观测的爆震数量与所期望的爆震数量之间的差值的函数)。例如，考虑如在100个燃烧循环(k)的窗口上所测量的爆震强度值j＝20的直方图。在窗口中的每个强度仓处的所期望的爆震数量可以是a(j)(例如，如图5B所示)。在运行窗口期间，在每个强度仓处的所观测的爆震数量可以是n(j)(例如，如图5A或图5C所示)。可以使用(在多个强度和/或仓上的)总响应来识别爆震强度的分布。可以通过，在可包括(对于所有j)的每个爆震强度处的所观测响应与所期望响应之间的差异的函数，来定义示例性响应，，所述示例性响应的以下示例不是穷举列表：
Σ i = 1 j ( a ( i ) - n ( i ) )
Σ i = 1 j | a ( i ) - n ( i ) |
Σ i = 1 j ( a ( i ) - n ( i ) ) 2
各种实施例可以包括损失函数，该损失函数用于使期望值与实际值之间的偏差的数值极小化。可以针对一系列爆震强度(例如针对爆震强度的子集)来确定这样的函数。函数可以结合加权(例如，根据该偏差的爆震强度值来对所观测的与所期望的之间的偏差进行加权)。图5B示出了代表性的加权函数550(例如在以对数尺度示出的此情况下为多项式)，该加权函数550增加对(很少观测到的)低爆震强度和高爆震强度的加权并且降低对经常观测到的爆震强度(例如接近平均爆震强度)的加权。这样的加权函数可以将检测灵敏度偏置向那些比通常所观测到的爆震强度提供更多有用的辨别信息的一系列爆震强度(例如非常低的和非常高的)。
图5A至图5C的直方图与图4的原始数据之间的比较表明了使用统计分布来确定调整状态的实用性。直方图之间的差异可以使这些差异更加明显。
图6A和图6B示出了根据一些实施例的爆震强度分布的代表性偏差。图6A针对每个爆震强度仓图示了(该仓中的)所期望的爆震数量与(该仓中的)所观测的爆震数量之间的差异。在图6A中，在期望状态和欠调整状态之间存在差异(即，图5B与图5A之间的差异)。在此情况下，(在低强度的范围内所期望的-所观测的)示例性DS540为负。(在介质强度范围内所期望的-所观测的)DS 532略微为正，并且(在高强度范围内所期望的-所观测的)DS 534为零。
图6B示出了在“过调整”运行窗口期间所期望得爆震数量与所观测的爆震数量之间的仓(binwise)差异(即图5B与图5C之间的差异)。在此情况下，DS540为正，DS532为负，以及DS 534为负。
如图4所示，单次爆震事件通常是调整状态的弱指示(例如区域440)。与此相反，比较图6A和图6B，DS 540、DS 532和DS 534的量和值在“欠调整”状态和“过调整”状态方面显著不同。因此，可以使用这些描述性统计来调整发动机的调整状态。通过将统计分布“提取”到几个(或者甚至一个)值(DS)中，可以改善计算速度，从而改善了发动机控制。
通过选择适当的DS(或其组合)，可以通过DS的偏差来识别与所期望的运行状况的偏差。然后，可以(例如以闭环方式)调整发动机运行状况以使发动机处于所期望的调整状态(并且因此使DS返回到期望值)。可以对该调整进行调节，直到DS与理想DS的偏差低于阈值为止(将可接受限值限定为与理想DS的偏差)。在一些情况下(例如多汽缸发动机)，可以计算总计阈值。总计阈值可以描述多个DS的偏差的可接受限值(例如，给定的DS相对于其各自的阈值的测试的组合)。
可以(可选地用加权)选择描述性统计的组合来在调整状态之间进行区别。例如(使用图6A和图6B的DS)：
DS'＝-0.5*DS540+DS532+10*DS534
DS'合并了(在DS 540与DS 532之间的)正负差异。当DS'为正时，发动机可能为欠调整，可以调整控制参数以增加调整状态(例如增加输出)。当DS'为负时，发动机可能为过调整，可以调整控制参数以降低调整状态(例如降低输出)。根据发动机的不同类型、占空比、运行环境、燃料类型等，可以使用各种不同的描述性统计。关于DS和/或DS'的阈值可以与汽缸相关(例如，第一汽缸具有用于触发调整的DS'的第一阈值，以及第二汽缸具有用于触发调整的DS'的第二阈值。第一阈值和第二阈值可以具有相同的阈值。
图7A至图7B示出了根据一些实施例的不同的柱形分组(binning)协议。直方图的仓宽度可以描述所组合在一起(在同一“仓”中)的爆震强度的范围。可以使用如图7A中的粗分级来管理一些发动机。一些发动机可以受益于如7B中的细分级的使用。粗分级可以改进计算效率；细分级可以改进不同响应的分辨率(例如，提供更复杂的DS计算)。
图8示出了根据一些实施例的用于管理发动机的方法。可以使用方法800通过以下方式来管理发动机(例如发动机101)：测量在燃烧循环的窗口上聚集的多个爆震强度，并且(例如在该运行状况下)将这些爆震强度的统计分布与所期望的或“理想的”爆震强度分布进行比较。
在步骤810中，识别燃烧循环的窗口。可以使用在前的(例如，前3个、前5个、前10个、前20个、前50个、前100个、前1000个、前1E4个、前1E5个)燃烧循环窗口来评估发动机的运行。可以根据预计会发生与所期望运行的偏差的时间段来选择窗口大小。例如，单汽缸发动机每分钟600转(rpm)，600个燃烧循环的窗口表示过去60秒的(该仓的)运行。这样，移动的60秒窗口可能使发动机控制系统对数分钟内(甚至在一分钟内)的改变作出响应。较长的窗口(例如，几分钟、甚至几个小时)可以“抑制(dampen)”响应，从而在不改变控制参数的情况下允许短期偏差。较短的窗口(例如1秒至10秒)可以提供较快的响应。选择较大的窗口可以提供较多的数据，这可以改进统计准确度。选择较小的窗口可以提供较新的发动机运行的“快照”，并且因此可以提供对与预期运行的偏差的较快响应。窗口可以少于1E5，这包括少于1E4个燃烧循环，包括少于1000个燃烧循环，包括少于100个燃烧循环。
在多汽缸发动机中，窗口可以包括来自每个仓的每个燃烧事件、来自每个仓的燃烧事件的子集、来自一个仓的每个燃烧事件、来自一个仓的燃烧事件的子集、或先前燃烧事件的其他组合。
在一些情况下，可以将“遗忘因子”结合到对窗口的选择中。在这样的情况下，可以向每个燃烧循环应用加权，使得最近的燃烧循环具有最高的权重而较远的(过去的)燃烧循环具有较小的权重。向窗口中的燃烧事件的加权应用指数衰减的遗忘因子可以(向最近周期)提供快速响应，但仍提供用于合并大量的(尽管低加权的)先前循环。燃烧循环的窗口可以在运行之前被确定，并且可以在运行期间被更新(例如增加、减少)。在可选的步骤812中，将遗忘因子结合到对窗口的识别中。
计算描述性统计的优选方法可以包括：使用(例如如下的)遗忘因子来更新爆震强度的出现频率。令nj(k)表示第j个爆震强度的估计频率并且令J来定义爆震强度水平，其中J为正整数。此外，针对以周期(k)测量的爆震强度l，令
δ j , l ( k ) = 1 , j = 1 0 , j ≠ l - - - ( 0.1 )
然后，可以将频率(平均出现次数)计算为
nj(k)＝λnj(k-1)+(1-λ)δj，l(k) (0.2)
其中，λ为遗忘因子，0≤λ≤1，λ的选择可以是设计的折衷并且可以取决于应用。可以将相应的描述性统计Q(k)计算(例如)为：
Q ( k ) = Σ j = 1 J ( n j ( k ) - a j ) 2 w j - - - ( 0.3 )
其中，wj为加权因子。
在步骤820中，测量(例如使用来自传感器130的数据计算)窗口中的多个爆震强度。可以测量在窗口中的每个燃烧循环的爆震强度。可以测量在窗口中的爆震强度的子集。
在步骤830中，计算描述性统计(DS)。DS可以表示所测量的在窗口中的爆震强度的统计分布(可选地并入遗忘因子)。
在步骤840中，可以将所计算的DS与所期望的DS进行比较。所期望的DS可以表示针对“理想调整的”发动机(即，在所期望的调整状态下进行运行)的(在类似的窗口上的)爆震强度的预期统计分布。所计算的DS(表示实际运行)和所期望的DS(表示“理想的”运行)之间的偏差可以指示发动机未运行于所期望的调整状态。
在步骤850中，当所计算的DS与所期望的DS偏离的量大于阈值时，对控制参数进行调整。阈值可以包括(所观测的与所期望的之间)差异的量值。阈值可以包括(所观测的DS与所期望的DS偏离的)时长。在示例性实施例中，发动机控制系统150通过改变控制参数(例如点火定时、燃料喷射量、燃料喷射定时)来调整发动机101的调整状态。然后，可以测量在后续运行窗口中的爆震强度(具有经调整的控制参数)以确保发动机在改进的调整状态下运行，或者(如果所计算的DS继续偏离所期望的DS)以进一步调整一个或更多个控制参数。
从爆震强度分布的差异获得的数据可以便于发动机管理，特别是便于管理随机过程如爆震。可以使用DS来估计或近似爆震强度的分布，并且所观测的DS与所预期的DS之间的偏差可以表示所观测的爆震强度分布与所期望的爆震强度分布之间的偏差。可以使用这些分布偏差来调整发动机的控制参数，从而在后续运行期间改变发动机的调整状态。
先前燃烧循环的移动窗口(使用遗忘因数以可选地加权)和对其中的强度分布的监测可以提供用于发动机的“实时”控制。影响爆震的改变(例如不同的燃料源)可以表现为爆震强度分布的改变，这可以使用DS来评估。实际的DS与所期望的DS之间的偏差可以触发控制参数的调整，使得发动机适应所述改变。通过使用爆震强度的统计分布，发动机管理系统可以更有效地对抗随机过程对爆震测量的影响。因此，可以使发动机在结合高性能、良好的燃油经济性和低排放量但不损坏发动机的最优调整状态下运行。本文所公开的实施例还可以涉及具有随机响应的其他过程的管理。本说明书是说明性的，并非限制性的。

Claims (17)

1.一种计算平台(120)，包括：
计算硬件，所述计算硬件包括计算机可读非暂态存储介质(230)，所述存储介质耦接到处理器(210)和存储器(220)，所述处理器被配置为与传感器(130)和发动机控制系统(150)进行通信，所述发动机控制系统(150)被配置为使发动机(101)运行，所述传感器被配置为感测在燃烧循环期间发动机(101)的汽缸(110)内的爆震，所述处理器能够执行存储介质所包含的指令以实施在所述存储器中所存储的方法(800)，所述方法包括：
识别燃烧循环的窗口，所述燃烧循环优选地为至少三个、优选地为至少十个、优选地为至少100个；
测量在窗口内的多个燃烧循环中的每个燃烧循环的爆震强度；
计算描述性统计(DS)，所述描述性统计描述了所测量的爆震强度的分布；
将所计算的DS与所期望的DS进行比较，所期望的DS表示所期望的爆震强度的分布；以及
当所计算的DS与所期望的DS偏离的量大于阈值时，对所述发动机的控制参数进行调整。
2.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述发动机包括至少第一汽缸和第二汽缸，其中优选地，所述传感器包括用于感测所述第一汽缸的第一传感器和用于感测所述第二汽缸的第二传感器；
所述窗口包括来自所述第一汽缸和所述第二汽缸的爆震强度，优选地至少为来自所述第一汽缸的第一组爆震强度和来自所述第二汽缸的第二组爆震强度；
所计算的DS包括所计算的关于所述第一汽缸的第一DS和所计算的关于所述第二汽缸第二DS；
所期望的DS包括所期望的关于所述第一汽缸的第一DS和所期望的关于所述第二汽缸的第二DS；并且
所述控制参数包括：
第一控制参数，当所计算的第一DS与所期望的第一DS偏离的量高于第一阈值时所述第一控制参数被调整；以及
第二控制参数，当所计算的第二DS与所期望的第二DS偏离的量高于第二阈值时所述第二控制参数被调整；
其中优选地，所述第一阈值和所述第二阈值是不同的。
3.根据权利要求1和2中任一项所述的系统，其中，所述发动机包括至少第一汽缸和第二汽缸，其中优选地，所述传感器包括用于感测所述第一汽缸的第一传感器和用于感测所述第二汽缸的第二传感器，所述方法还包括：
对所计算的用于所述第一汽缸的第一DS和所计算的用于所述第二汽缸第二DS进行计算；
将所计算的用于所述第一汽缸的第一DS与所期望的用于所述第一汽缸的第一DS进行比较；
将所计算的关于所述第二汽缸的第二DS与所期望的关于所述第二汽缸的第二DS进行比较，其中优选地，所期望的第二DS与所期望的第一DS具有不同的值；
计算总计DS偏差，所述总计DS偏差包括关于所述第一汽缸和所述第二汽缸的实际的DS与所期望的DS的偏差；以及
优选地当所述总计DS超过一总计阈值时，在所述总计DS指示需要进行调整时，对控制参数进行调整。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，优选地当所述第一窗口和所述第二窗口覆盖相同的时间段时，所计算的第一DS是在燃烧循环的第一窗口上计算的，并且所计算的第二DS是在燃烧循环的第二窗口上计算的。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其中，所述控制参数包括以下中的至少一个：
点火定时；
燃料喷射定时；
输送到所述汽缸的燃料的量；
阀定时；以及
在燃烧循环期间阀的位置；
其中优选地，所述发动机包括多个汽缸，并且所述控制参数是汽缸相关点火时间、汽缸相关燃料喷射定时和汽缸相关燃料量中的至少一个。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的系统，还包括当发生以下中的至少一者时发送通知数据：
实际的DS与所期望的DS之间的差值超过一DS警报值；以及
控制参数的值超过一控制参数警报值。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其中，计算所述DS包括：
计算由爆震强度仓组成的直方图，每个仓包括一范围内的爆震强度，所述直方图包括2至100个仓，优选地为3至20个仓，优选地为3至10个仓。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，计算所述DS包括：确定所述直方图的平均爆震强度仓处的爆震数量。
9.根据权利要求7所述的系统，其中，计算所述DS包括：确定具有最大数量的爆震的爆震强度仓处的爆震数量。
10.根据权利要求8和9中任一所述的系统，其中，计算所述DS包括：确定大于与平均爆震强度相关联的爆震强度仓和具有最大数量的爆震的爆震强度仓中的至少一者至少20％、优选地至少100％、优选地至少200％的爆震强度仓处的爆震数量。
11.根据权利要求7所述的系统，其中，计算所述DS包括：确定所述直方图内的爆震强度的子集内的爆震数量。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述子集包括以下中的至少一个：
最低的5％的爆震强度仓中的爆震数量，
在5％与20％之间的最低爆震强度的仓中的爆震数量；以及
在最高的40％的爆震强度仓中的爆震数量，优选地最高的60％的爆震强度仓中的爆震数量，优选地最高的80％的爆震强度仓中的爆震数量。
13.根据权利要求7所述的系统，其中，计算所述DS包括：确定具有至少一个爆震的爆震强度仓的数量。
14.根据权利要求1所述的系统，其中，计算所述DS包括：估计所述分布的统计模型的至少一个参数，其中优选地，估计包括计算以下中的至少一个：
所述爆震强度的平均值；
所述爆震强度的中值；
所述爆震强度的标准差；以及
所述爆震强度的偏离。
15.根据权利要求1至14中任一项所述的系统，其中，计算所述DS包括：向所述爆震强度应用遗忘因子，所述遗忘因子基于所述燃烧循环从时间窗口的端点起的过去的时间间距来降低对所述燃烧循环的加权。
16.一种用于管理在燃烧循环期间燃烧燃料的发动机的方法(800)，所述方法包括：
识别燃烧循环的窗口，所述燃烧循环优选地为至少三个并且少于10,000个，优选地少于1000个；
测量在窗口内的至少多个燃烧循环中的每个燃烧循环的爆震强度；
计算描述性统计(DS)，所述描述性统计描述了所测量的爆震强度的分布；
将所计算的DS与所期望的DS进行比较，所期望的DS表示所期望的爆震强度的分布；以及
当所计算的DS从所期望的DS偏离，优选地当偏离的量大于一阈值时，对所述发动机的控制参数进行调整。
17.一种方法，包括：
识别燃烧循环的窗口，所述燃烧循环优选地为至少三个，优选为至少五个、十个、二十个、五十个、100个、1000个或10,000个，并且优选地少于100,000个；
测量在窗口内的多个燃烧循环的爆震强度；
计算描述性统计(DS)，所述描述性统计描述了所测量的爆震强度的分布；
将所计算的DS与所期望的DS进行比较，所期望的DS表示所期望的爆震强度的分布；以及
当所计算的DS与所期望的DS偏离的量大于一阈值时，对所述发动机的控制参数进行调整。
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